专利信息代表了科学技术的最新发展水平,国家政府机构的决策、企业的经营决策等各方面都希望能够参考专利信息的分析结果。随着专利信息数量的不断增长,传统的统计分析方法逐渐满足不了人们深入分析专利内容的需求,这使得数据挖掘技术成为了专利信息分析方法的新宠。数据挖掘技术研究如何从丰富的数据中获取知识,目前已经成为信息科学领域的热点课题之一。传统的专利信息分析方法,仍然是分析专利信息的主要手段,一般用来定量地分析专利的外部指标；而数据挖掘技术则用来定性分析专利的文本内容,可以用来辅助传统的分析方法对专利信息进行更深入的分析。数据挖掘技术中的文本聚类最早用于新闻内容的自动归类,本文研究运用文本聚类的技术,实现针对专利文本内容的自动聚类。本文针对混合动力车柴油发动机专利信息分析这一问题展开深入的研究,首先对数据挖掘技术的一般方法进行了学习和研究,然后使用专利信息分析的一般方法,对混合动力车柴油发动机的相关专利进行深入分析,通过对柴油机有关的专利进行了全世界范围内的检索,以检索并筛选获取的数据为基础,进行了世界范围内的专利态势分析、重点技术的专利现状和趋势分析、重要专利权人深度分析,并初步得到比较全面的分析结果。最后,在数据挖掘技术的应用方面,本文将文本聚类技术运用于专利信息基于文本内容的自动分类,用于得到更准确的统计结果。